第一章 R语言介绍
本章学习：R的安装/Rstudio安装-- 熟悉R语言--运行R程序
1.安装R的详细教程
（1）首先前往官网，你可以这样在百度上直接搜R，如下图：
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第一个是Rstudio,第二个是R的官网
但是！！！再安装Rstudio之前必须先安装R，而且要再同一个文件下，有些电脑只能都安装到C盘才可以成功，所以下面我都是让他安装到默认的C盘。
（2）下面我们先安装R软件，进入官网后，我们如图所示点击 download R
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有些同学的浏览器可以直接中英互译，也可以切换成中文
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（3）然后下滑找到China的镜像，我们选择清华大学的
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（4）下面我们选择Download r for windows，如果你的电脑是其他系统就选其他
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（5）我们是第一次安装，选择Install R for the first time
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（6）然后再按照下面的标记继续，32和64字节都统一下这个
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就等下载好就可以安装了
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（7)我们点击这个进行安装
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（8）选择中文或者有些同学想选中文繁体或者英文
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(9)安装时候可以选择路径，因为我选择路径之后，Rstudio安装后无法运行，所以这里我默认路径安装了
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（10）这里一共4个框框，可以打勾3个或者4个，根据自己的电脑选择
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（11）这里按照自己的意愿选择
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（12）等安装成功，点击“完成”就搞定，图标长这样，因为我没有创建桌面快捷，所以截图如下
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（13）点击进去是这样一个界面
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（14）安装好R之后我们到Rstudio官网下载安装，需要注意的就是，需要安装在R的同一个文件夹处，觉得麻烦的，可以在安装R的时候就选择默认C盘，这里也继续默认，什么都不要修改，一路6666
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下滑到下面，找到免费的点击
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（15）下滑找到如图，选择下载
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（16）下载完成之后，点击安装
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（17）安装完成之后，打开是这样一个界面
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可以根据自己的喜好选择不同的背景颜色，我觉得白色亮瞎我眼，所以更改
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根据图中的标记点自己喜欢的背景，最后点级ok即可
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2.熟悉R语言/运行R程序
下面是我的一些练习
*代码清单1-1 一个R会话示例
age<-c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3) #函数c()以向量的形式输入数据
weight<-c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)
mean(weight) #均值
sd(weight) #方差
cor(age,weight) #相关系数
plot(age,weight) #散点图
q() #退出R
demo(graphics)#了解R能够作出何种图形
demo(Hershey)#？
demo(persp) #？
demo(image) #？
demo()#要看到完整的演示列表
*代码清单1-2 用于管理R工作空间的命令使用示例
setwd("C:/myprojects/project1")#修改当前工作目录为C:/myprojects/project1
options()#显示当前选项
options(digits = 3) #显示小数点后3位
x<-runif(20)#创建一个包含20个均匀分布随机变量的向量
summary(x)#计算最大值、最小值...
hist(x)#直方图
savehistory()#命令的历史记录保存到文件中
save.image()#
q()#结束
*示例1
source("script1.R")#当前会话中执行script1.R中的代码，结果出现在屏幕上
pdf("myoutput","append=TRUE,split=TRUE") #函数sink("filename")将输出重定向到文件filename中。默认情况下，如果文件已经存在，则它的内容将被覆盖。使用参数append=TRUE可以将文本追加到文件后，而不是覆盖它。参数split=TRUE可将输出同时发送到屏幕和输出文件中。不加参数调用命令sink()将仅向屏幕返回输出结果。
pdf("mygraphs.pdf")##输出PDF文件
source("script2.R")#当前会话中执行script2.R中的代码，结果出现在屏幕上
*示例2
install.packages("XXX")#安装包
update.packages("XXX")#更新包
installed.packages("XXX")#查看已经安装的包
library(XX)#载入XX包
help(package="package_name")#以输出某个包的简短描述
help()#查看
*示例3
lm(mpg~wt,data=mtcars)#数据mtcars进行简单的一次线性回归，用wt预测mpg。#这条语句只输出结果，没有保存
lmfit<-lm(mpg~wt,data=mtcars)#保存这个回归分析的结果
cook<-cooks.distance(lmfit)#计算影响度量统计量
plot(cook)#生成回归诊断图
predict(lmfit,mynewdata)#预测
*代码清单1-3 使用一个新的包
help.start()#: 只是开一个小的可视化窗口给你查询R的documentation,就是R的各种函数啊变量啊都是什么的文档。
install.packages("vcd")
help(package="vcd")
library(vcd)
help(Arthritis)
Arthritis
example(Arthritis)
q()#结束
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